Cambiante paradigma del pensar...

[...] adaptación de mentalidad. Deberemos estar dispuestos a aceptar resultados basados en la correlación sin entender completamente el porqué (la causa).

[...] me preocupa un montón el peligro de que el análisis de datos masivos sea abusado o usado de mala manera buscando relaciones causales, para castigar a las personas basándose en predicciones. La lección clave que nuestra sociedad y todas las personas que toman decisiones -especialmente los que se encuentran en el gobierno- necesitan aprender es que los datos masivos pueden mostrar correlaciones, el qué, pero no causalidad, el porqué. Una vez que hayamos entendido esta lección (y por lo tanto la limitación inherente a los datos masivos), creo que seremos capaces de cosechar mucho del tremendo potencial de los datos masivos sin exponernos demasiado a los riesgos de su lado oscuro.

[...] como humanos estamos configurados para buscar causalidades. Pero necesitamos darnos cuenta de que las correlaciones a menudo ofrecen información valiosa y son mucho más fáciles de identificar comparadas con la causalidad real. A menudo pensamos que conocemos las causas de ciertas cosas pero no es así realmente, y esto es peor que no conocer la causa en absoluto. Así es que necesitamos tener humildad cuando pensamos en la causalidad, y estar preparados para aceptar las correlaciones.

El big data cambia la forma en que las máquinas piensan -desde tratar de enseñarles reglas hasta tener estadísticas para resolver cuestiones sin la necesidad de entender el porqué.

Kenneth Cukier y Viktor Mayer-Schönberger: Big data, la revolución de los datos masivos, Madrid:TURNER, 2013.